🤔 Что такое JSON?

Это текстовый формат обмена данными:
- Представляет объекты и массивы в виде пар "ключ-значение".
- Легко читается человеком и машиной.
- Независим от языка, но тесно связан с синтаксисом JavaScript.
- Используется повсеместно для API и веб-приложений.
Примеры типов: строки, числа, булевы, массивы, объекты, null.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Cловари {dict}?

Словарь (dict) — это структура данных, которая хранит пары "ключ → значение".

🟠Создание словаря
Через {} (фигурные скобки)

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

Изменение значения

my_dict["age"] = 26  # Меняем возраст

del — удаление по ключу

del my_dict["city"]

Перебор ключей (for key in dict)

for key in my_dict:
    print(key, my_dict[key])

Проверка наличия ключа

if "name" in my_dict:
    print("Ключ существует!")

🟠Генерация словарей (Dictionary Comprehension)
Создадим словарь квадратов чисел

squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

🟠Ключи должны быть хешируемыми (неизменяемыми)
Нельзя использовать list как ключ!

my_dict[[1, 2, 3]] = "Ошибка"  # TypeError: unhashable type: 'list'

Можно использовать tuple, int, str, frozenset

my_dict[(1, 2, 3)] = "OK"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 L - Liskov Substitution Principle - принцип подстановки Барбары Лисков

Любой объект подкласса должен быть заменяем на объект суперкласса без нарушения функциональности. Это поддерживает корректность и предсказуемость поведения кода.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как выбрать данные из двух таблиц без метода join()?

В SQL можно объединять данные из двух таблиц без использования JOIN, используя альтернативные методы.

🚩Использование подзапросов (`SELECT` внутри `SELECT`)

Подзапрос (subquery) позволяет выбрать данные из одной таблицы, используя данные из другой.
Допустим, у нас есть две таблицы:
employees (id, name, department_id)
departments (id, name)

SELECT name, 
       (SELECT name FROM departments WHERE id = employees.department_id) AS department_name
FROM employees;

🚩Использование `IN` или `EXISTS`

Можно фильтровать данные из одной таблицы, проверяя наличие значений в другой.

SELECT name 
FROM employees 
WHERE department_id IN (SELECT id FROM departments);

🚩Объединение данных через `UNION`
Если таблицы имеют схожие колонки, можно объединить их с UNION.

SELECT id, name, email FROM users_old
UNION
SELECT id, name, email FROM users_new;

🚩Использование `CROSS JOIN` через `WHERE`

Хотя CROSS JOIN делает декартово произведение, его можно фильтровать WHERE, имитируя INNER JOIN.

SELECT e.name, d.name AS department
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.id;

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что означает continue?

Эта инструкция прерывает текущую итерацию цикла и переходит к следующей, не выходя из самого цикла.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое паттерн Заместитель (Proxy)?

Это структурный шаблон проектирования, который предоставляет объект, управляющий доступом к другому объекту. Этот паттерн создаёт суррогат или заместителя для другого объекта и контролирует доступ к нему.

🚩Зачем нужен паттерн Заместитель

🟠Управление доступом
Когда необходимо контролировать доступ к ресурсу.
🟠Отложенная инициализация
Когда необходимо отложить создание ресурсоёмких объектов до момента их первого использования.
🟠Управление ресурсами
Для управления ресурсами, такими как память или сетевые соединения.
🟠Логирование и кэширование
Для добавления дополнительной функциональности, такой как логирование или кэширование, без изменения кода основного объекта.

🚩Типы заместителей

🟠Управляющий заместитель (Virtual Proxy):
Контролирует доступ к объекту, создавая его по требованию.
🟠Защитный заместитель (Protection Proxy):
Контролирует доступ к объекту, ограничивая права пользователей.
🟠Удалённый заместитель (Remote Proxy)
Управляет доступом к объекту, находящемуся в другом адресном пространстве.
🟠Кэш-прокси (Cache Proxy)
Кэширует результаты запросов к объекту для повышения производительности.

🚩Как используется паттерн Заместитель

Заместитель реализует интерфейс основного объекта и перенаправляет вызовы к реальному объекту, добавляя при этом дополнительную функциональность. В этом примере класс Proxy контролирует доступ к классу RealSubject, добавляя проверку доступа и логирование.

from abc import ABC, abstractmethod

class Subject(ABC):
    @abstractmethod
    def request(self):
        pass

class RealSubject(Subject):
    def request(self):
        print("Реальный объект: Обработка запроса.")

class Proxy(Subject):
    def __init__(self, real_subject):
        self._real_subject = real_subject

    def request(self):
        if self.check_access():
            self._real_subject.request()
            self.log_access()

    def check_access(self):
        print("Заместитель: Проверка доступа перед выполнением запроса.")
        return True

    def log_access(self):
        print("Заместитель: Логирование времени запроса.")

# Клиентский код
real_subject = RealSubject()
proxy = Proxy(real_subject)

proxy.request()

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие способы есть работы с базой данных?

- Через SQL-запросы напрямую (CLI, pgAdmin, MySQL Workbench);
- Через ORM (Django ORM, SQLAlchemy, Hibernate);
- Через Query Builder;
- Через API (REST, GraphQL, если БД скрыта за сервером);
- С использованием GUI-инструментов для админов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что случится с сервером при использовании GET?

Когда сервер получает HTTP-запрос типа GET, он выполняет следующие действия

🟠Анализ запроса
проверяет URL и параметры в строке запроса (например, ?id=123).
🟠Поиск ресурса
находит запрашиваемый файл, данные из базы или другой ресурс.
🟠Возврат ответа
отправляет данные клиенту (если ресурс найден — код 200, если нет — 404).

🚩Особенности GET-запроса

🟠Безопасный
не изменяет данные на сервере, используется только для чтения.
🟠Идемпотентный
повторные запросы дают одинаковый результат.
🟠Параметры в URL
данные передаются через строку запроса, что не подходит для конфиденциальной информации.

import requests

response = requests.get("https://api.example.com/data", params={"id": 123})
print(response.text)  # Данные с сервера

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 В каких случаях использовать встроенные коллекции (list, tuple, set)?

Списки (list) применяются, когда нужен изменяемый порядок элементов. Кортежи (tuple) подходят для фиксированных наборов данных, а множества (set) — для уникальных, неупорядоченных элементов с быстрым поиском.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что в python не является объектом?

В Python практически всё является объектом: числа, строки, функции, классы, модули и даже сам интерпретатор Python рассматривает их как объекты. Однако есть несколько вещей, которые объектами не являются:

🟠Операторы и синтаксические конструкции
Операторы (+, -, *, and, or, not и т. д.) сами по себе не являются объектами. Они — часть синтаксиса языка и не имеют представления в виде объектов в памяти.

   a = 10 + 5  # Оператор "+" выполняет сложение, но сам по себе не объект
   print(type(+))  # Ошибка: нельзя получить тип оператора

🟠Ключевые слова (keywords)
Встроенные ключевые слова Python (if, else, while, for, def, class, return и т. д.) не являются объектами. Они зарезервированы интерпретатором и используются для управления потоком выполнения кода.

   print(type(if))  # Ошибка: ключевое слово не является объектом

🟠Идентификаторы переменных
Хотя переменные ссылаются на объекты, сами идентификаторы (имена переменных) — это просто ссылки, а не объекты.

   x = 42  # x — это имя, а не объект
   print(type(x))  # Это целое число, но само имя "x" объектом не является

🟠Аннотации типов во время компиляции
Аннотации типов в Python, такие как list[str], не создают объекты во время компиляции кода. Они интерпретируются только на уровне анализа типов.

   def func(x: int) -> str:
       return str(x)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Опишите функцию filter из модуля functools

На самом деле filter — встроенная функция, а не из functools. Она фильтрует элементы последовательности по заданному условию. Возвращает итератор только тех значений, для которых функция-условие возвращает истину.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как отсортировать список словарей по определенному полю?

Для сортировки списка словарей по определенному полю в Python удобно использовать функцию sorted() или метод sort(). Оба подхода позволяют указать ключ сортировки с помощью параметра key, где можно передать либо функцию, либо лямбда-выражение, которое извлекает значение из словаря для сортировки.

🚩Почему это важно?

Списки словарей часто используются для хранения структурированных данных. Например, вы можете иметь список сотрудников, где каждый сотрудник представлен в виде словаря с полями, такими как имя, возраст и зарплата. Сортировка по определенному полю позволяет упорядочить данные, чтобы ими было проще пользоваться или отображать.

🚩Как это сделать?

🟠Использование функции `sorted()`
Эта функция возвращает новый отсортированный список.

   employees = [
       {"name": "Alice", "age": 30, "salary": 70000},
       {"name": "Bob", "age": 25, "salary": 50000},
       {"name": "Charlie", "age": 35, "salary": 120000}
   ]

   # Сортировка по возрасту
   sorted_employees = sorted(employees, key=lambda x: x["age"])

   print(sorted_employees)
   

Результат

   [{'name': 'Bob', 'age': 25, 'salary': 50000},
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 70000},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'salary': 120000}]
   

🟠Использование метода `sort()`
Этот метод изменяет существующий список.

   employees = [
       {"name": "Alice", "age": 30, "salary": 70000},
       {"name": "Bob", "age": 25, "salary": 50000},
       {"name": "Charlie", "age": 35, "salary": 120000}
   ]

   # Сортировка по зарплате
   employees.sort(key=lambda x: x["salary"])

   print(employees)
   

Результат

   [{'name': 'Bob', 'age': 25, 'salary': 50000},
    {'name': 'Alice', 'age': 30, 'salary': 70000},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'salary': 120000}]
   

🟠Сортировка в обратном порядке
Установите параметр reverse=True, чтобы отсортировать в порядке убывания.

   sorted_employees_desc = sorted(employees, key=lambda x: x["age"], reverse=True)
   print(sorted_employees_desc)
   

🟠Использование функции `itemgetter` из модуля `operator`
Это более эффективный способ, чем лямбда-функция, особенно для больших данных.

   from operator import itemgetter

   sorted_employees = sorted(employees, key=itemgetter("age"))
   print(sorted_employees)
   

🚩Обработка отсутствующих значений

Если поле может отсутствовать в некоторых словарях, можно использовать параметр key для обработки таких ситуаций.

employees = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob"},
    {"name": "Charlie", "age": 35}
]

sorted_employees = sorted(employees, key=lambda x: x.get("age", 0))
print(sorted_employees)

Результат

[{'name': 'Bob'},
 {'name': 'Alice', 'age': 30},
 {'name': 'Charlie', 'age': 35}]

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Байтовые массивы (byte array)?

bytearray — это изменяемый тип, предназначенный для хранения последовательности байтов. Он используется для работы с бинарными данными, особенно когда нужно изменять отдельные байты без создания новых объектов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Почему вычислять большие значения в асинхронной функции плохо?

Асинхронность (asyncio) в Python не выполняет код параллельно, а переключается между задачами во время ожидания (I/O-bound).
Если в async-функции делать тяжёлые вычисления (CPU-bound), это блокирует asyncio, потому что в Python есть GIL (Global Interpreter Lock).

🚩Асинхронность в Python подходит для ввода-вывода (I/O-bound)

Асинхронность позволяет выполнять задачи без блокировки, но только если они ждут чего-то (файлы, сеть, БД).

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://example.com"] * 5
    results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls))

asyncio.run(main())

🚩Проблема с `async` и тяжёлыми вычислениями (CPU-bound)

Если в async-функции делать тяжёлые вычисления, Python не сможет переключаться между задачами.

import asyncio

async def heavy_task(n):
    print(f"Вычисляю {n}...")
    total = sum(i**2 for i in range(n))  # Долгий процесс
    return total

async def main():
    await asyncio.gather(heavy_task(10**7), heavy_task(10**7))

asyncio.run(main())

🚩Как правильно выполнять вычисления в `async`?

🟠Использовать `asyncio.to_thread()` (делегирование в потоки)
В Python 3.9+ можно выполнять CPU-задачи в отдельных потоках, не блокируя asyncio.

import asyncio

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    result = await asyncio.to_thread(heavy_computation, 10**7)
    print(result)

asyncio.run(main())

🟠Использовать `multiprocessing` (запуск на нескольких ядрах)
Так как Python использует GIL, единственный способ выполнять настоящий параллелизм — это multiprocessing.

import asyncio
import multiprocessing

def heavy_computation(n):
    return sum(i**2 for i in range(n))

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10**7)
        print(result)

asyncio.run(main())

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие основные функции Python есть?

Встроенные функции Python включают такие базовые инструменты, как len, type, print, input, int, str, list, dict, sum, max, min, zip, enumerate, range, map, filter и многие другие. Они обеспечивают широкий функционал без необходимости импортировать внешние библиотеки.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое @dataclass?

Это декоратор, предоставленный модулем dataclasses, который автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__,🤔 Что так🤔 Что т и другие, для вашего класса. Это упрощает создание классов, предназначенных для хранения данных, устраняя необходимость писать много шаблонного кода.

🚩Зачем нужен

🟠Упрощение кода
Автоматически генерирует методы, сокращая шаблонный код.
🟠Читабельность
Делает код более чистым и легким для понимания.
🟠Удобство
Обеспечивает удобные и мощные возможности для работы с данными.

🚩Как использовать

Нужно импортировать его из модуля dataclasses и применить к классу. Внутри класса достаточно определить только поля данных.

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

# Примеры использования
person1 = Person(name="Alice", age=30)
person2 = Person(name="Bob", age=25)

print(person1)  # Вывод: Person(name='Alice', age=30)
print(person2)  # Вывод: Person(name='Bob', age=25)
print(person1 == person2)  # Вывод: False

🚩Автоматически генерируемые методы

🟠`__init__`
Инициализирует объект с заданными значениями атрибутов.
🟠`__repr__`
Возвращает строковое представление объекта, удобное для отладки.
🟠`__eq__`
Сравнивает объекты на равенство по их атрибутам.
🟠`__lt__`, __le__,🤔 Что так🤔 Что такМогут быть сгенерированы для сравнения объектов (если указано).

🚩Настройка поведения

Вы можете настроить поведение @dataclass с помощью параметров, таких как order, frozen, и других.

🟠`order=True`
Генерирует методы для сравнения объектов.
🟠`frozen=True`
Делает экземпляры неизменяемыми (immutable).

Пример

from dataclasses import dataclass

@dataclass(order=True, frozen=True)
class Person:
    name: str
    age: int

person1 = Person(name="Alice", age=30)
person2 = Person(name="Bob", age=25)

print(person1 > person2)  # Вывод: True (поскольку 'Alice' > 'Bob' по алфавиту, если имена равны, сравниваются возраста)
# person1.age = 31  # Ошибка: FrozenInstanceError (поскольку класс заморожен)

🚩Поля данных и их настройки

Вы можете использовать функцию field() для настройки отдельных полей, например, для указания значений по умолчанию или исключения полей из методов

5)

print(

🤔 Что т и других.

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int = 0
    address: str = field(default="Unknown", repr=False)

person = Person(name="Alice")
print(person)  # Вывод: Person(name='Alice', age=0)

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Чем WebSocket отличается от обычного сокета?

WebSocket — это протокол поверх TCP, предназначенный для двусторонней коммуникации в браузере. Он начинает с HTTP-запроса, а затем переходит в постоянное соединение. Обычные сокеты не привязаны к вебу и требуют ручной реализации протокола.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Встроенные функции Python

В Python есть встроенные функции (built-in functions) — это функции, которые можно использовать без импорта. Они делают код проще и удобнее.
Полный список встроенных функций можно посмотреть так:

print(dir(__builtins__))

🚩Основные категории встроенных функций

Работа с числами

print(abs(-5))  # 5
print(round(3.14159, 2))  # 3.14
print(pow(2, 3))  # 8
print(min([3, 1, 4]))  # 1

Работа со строками

print(len("hello"))  # 5
print(str(123))  # '123'
print(ord('A'))  # 65
print(chr(65))  # 'A'

Работа с коллекциями (списки, кортежи, множества)

a = [3, 1, 2]
print(sorted(a))  # [1, 2, 3]

nums = [1, 2, 3]
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
print(list(zip(nums, names)))  # [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')]

Работа с логикой и проверками

print(bool(""))  # False
print(all([True, 1, "Hello"]))  # True
print(any([0, "", None, 5]))  # True (есть хотя бы один True)

Работа с функциями

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums))
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(evens)  # [2, 4]

Работа с файлами

with open("file.txt", "w") as f:
    f.write("Hello, world!")

name = input("Введите имя: ")
print("Привет,", name)

Работа с объектами и атрибутами

print(type(42))  # <class 'int'>
print(isinstance(42, int))  # True
print(dir([]))  # Методы списка

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний